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答案是使用Java通过定义Student类、List存储学生数据并结合自定义排序规则实现成绩排名。首先创建封装姓名和成绩的Student类，重写toString方法；接着利用ArrayList存储学生对象，通过Collections.sort()或Lambda表达式按成绩降序排列，支持成绩相同时按姓名字母排序；最后格式化输出排名结果，可扩展功能如文件读取或输入验证。
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本教程详细介绍了如何使用Java编写一个结构化的程序，用于收集、存储、显示、计算月度降雨总量、平均值以及统计降雨量超标的月份。文章将通过清晰的方法定义、输入验证、数据流管理和完整的代码示例，指导读者构建一个功能完善的降雨量分析系统，并强调良好的编程实践。
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使用Gradle可高效搭建Java项目。1.安装Gradle并验证版本；2.运行gradleinit创建项目结构；3.配置build.gradle声明插件、依赖与JDK版本；4.按标准目录编写代码；5.使用gradlebuild、run等命令构建与运行项目。
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本文探讨了Java中一个常见的循环控制问题：当方法返回的布尔值未被正确接收和赋值给循环控制变量时，可能导致程序陷入无限循环。通过一个经典的“石头剪刀布”游戏案例，详细分析了问题根源，并提供了简洁有效的解决方案，强调了方法返回值在程序逻辑中的关键作用。
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ReentrantLock提供比synchronized更灵活的锁控制，支持公平/非公平锁、可中断等待、超时获取等功能；通过lock()和unlock()手动加锁释放，必须在finally块中调用unlock()防止死锁；tryLock()可用于尝试获取锁并设置超时，避免无限阻塞；lockInterruptibly()支持线程中断响应，适合可取消操作；结合Condition可实现多条件等待通知机制，提升线程通信灵活性。
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Java注解与反射结合可在运行时获取元信息，实现配置、校验等功能。首先定义@Retention(RUNTIME)和@Target的自定义注解Description，用于标记类或方法；接着在UserService类及其saveUser方法上应用该注解；然后通过反射调用isAnnotationPresent()和getAnnotation()方法解析类和方法上的注解信息，输出类描述为“用户服务类”，作者为“unknown”，方法saveUser的描述为“保存用户”，作者为“zhangsan”；关键点是注解必须
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首选避免中文路径以防止编码问题，安装后通过java-version验证，多版本用JAVA_HOME或SDKMAN!管理，选版需考虑项目兼容性与LTS支持。
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本文探讨了Java中equals()和hashCode()方法在非哈希数据结构中的必要性。尽管理论上不用于哈希集合的对象不需要自定义hashCode()，但实践中强烈建议在重写equals()时一并重写hashCode()。这不仅能避免未来代码变更带来的潜在问题，更重要的是，它能确保遵守equals()和hashCode()之间的关键契约，防止程序出现难以预料的错误。
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整数类型表示无小数数值，浮点数支持小数运算。1.整型有byte、short、int、long，分别占1、2、4、8字节，表示范围递增；浮点型有float（4字节）和double（8字节），需加F/f或默认为double。2.整数存储精确值，浮点数按IEEE754标准存在精度误差，如0.1+0.2≠0.3。3.整数运算更快更省资源，适合计数等场景。4.整数可自动转浮点，浮点转整需强制转换并截断小数。选型应根据是否需小数、精度及范围决定。
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LocalDate用于处理仅含年月日的日期，如生日、合同起止日；LocalDateTime则包含日期和时间，适用于订单时间、日志戳等需精确时刻的场景。选择依据是是否需要时间部分：无需时间用LocalDate，需要时间用LocalDateTime，跨时区则选ZonedDateTime或OffsetDateTime，避免类型误用导致逻辑错误。
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本文旨在帮助Java初学者解决程序看似没有错误，但实际无法正常运行的问题。通过分析一个二进制转十进制的示例，我们将深入探讨常见的逻辑错误，例如取余运算符的误用，以及如何有效地调试代码，避免无限循环等问题，最终确保程序能够按照预期运行。
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答案：安装NetBeans需先装JDK并配置环境变量，再下载安装IDE，最后在工具中确认JDK路径。启动后创建Java项目测试运行，若成功输出结果则配置完成。
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首先设计文章与分类的数据模型，根据一对多或多对多关系建立数据库表结构；接着使用JPA映射实体类，通过Repository实现按分类查询；在Service层处理筛选逻辑，Controller接收参数并返回数据；前端利用Thymeleaf展示分类链接和文章列表，支持点击筛选；可结合AJAX实现异步加载；最后通过索引、缓存和多条件筛选优化性能。
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线程池大小需根据任务类型（CPU或I/O密集型）、系统资源、负载目标等因素综合权衡，无通用固定答案。CPU密集型任务建议设为CPU核心数+1，以减少上下文切换；I/O密集型任务可设为CPU核心数的2-4倍或按公式估算，以提升CPU利用率。需结合监控活跃线程数、队列长度、CPU/内存使用率等指标，通过压力测试持续调优，避免盲目套用公式、忽视队列容量、线程数过多或过少等问题。同时应警惕任务依赖导致的死锁风险，采用独立线程池隔离不同类型任务，并借助JMX、Prometheus等工具实现动态调整与可视化监控，确保
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BlockingQueue是Java中实现生产者消费者模式的线程安全队列，其put/take方法在队列满或空时自动阻塞，确保线程协作；常用实现有ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue等，结合线程池可提升并发处理能力，适用于高可靠数据传递场景。
